DETERMINAÇÃO E ANÁLISE DA DINÂMICA DO DESFLORESTAMENTO, SEGUNDO AS ATIVIDADES PRODUTIVAS, NO MUNICÍPIO DE MOJÚ-PA ENTRE 2000 E 2010.

DETERMINAÇÃO E ANÁLISE DA DINÂMICA DO DESFLORESTAMENTO, SEGUNDO AS ATIVIDADES PRODUTIVAS, NO MUNICÍPIO DE MOJÚ-PA ENTRE 2000 E 2010.

Heriberto Wagner Amanjás Pena

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O MODELO ANALÍTICO DAS CONVERSÕES ECOSSISTÊMICAS

O Modelo Teórico

Na revisão dos trabalhos publicados foram identificados, diversas variáveis que influenciam a dinâmica do desflorestamento, e isto já seria uma forte justificaria para o emprego da AM como ferramenta estatística na avaliação do fenômeno. No entanto, existem muitas interações entre essas variáveis e para uma análise simultânea foi escolhido à técnica de AF para dimensionar os principais fatores. As variáveis 1admitidas no modelo teórico MCE reduzidas pela AF, encontram-se abaixo.

Quanto aos coeficientes das relações teóricas, admitisse grandezas diretamente proporcionais, entre a expansão das atividades produtivas e o aumento das conversões florestais, ou desflorestamento (MCE), esta hipótese esta associada com o modelo clássico da função de produção, onde as expansões de atividades intensivas em recursos naturais (fator-terra) aumentam as áreas desflorestadas, típico de economias com baixo desenvolvimento tecnológico e a agricultura tradicional como atividade base.

No entanto, analisada as interações entre as atividades produtivas, pode originar relações de interdependência que se definem como complementar e concorrente, por isso depois da aplicação do modelo fatorial, um redesenho das hipóteses clássicas foram necessárias, assumiu-se que o avanço de determinadas atividades e a diminuição ou até eliminação de outras estaria fortemente correlacionado, ao passo que a expansão de algumas atividades valoriza espaços produtivos e concomitantemente permite a consolidação da outra, isto explica as variâncias compartilhadas que os fatores ou dimensões latentes assumidas por meio do método varimax.

As hipóteses ao problema do desflorestamento requerem agora um novo tratamento teórico (redimensionamento), pois a combinação vetorial da matriz de correlação (equação 4) entre o conjunto de variáveis (interdependência) reduzirá o banco de dados a fatores latentes, não cabendo mais uma analise linear e independente. Portanto, assume-se como resposta provisória, que todos os fatores (variável endógena) exercem influencia alternativamente diferente de zero, e hipótese nula . De que os fatores como variável independente exercem influencia positiva ou negativa no desflorestamento, entre o período de 2000 a 2010.

Portanto, o modelo teórico não garante o entendimento pleno das interações dinâmicas que se deseja extrair das atividades produtivas, por isso o modelo estatístico de regressão múltipla é proposta depois a utilização da AF como instrumento estatístico de redução do numero de variáveis consideradas para entender o problema.

O Modelo Estatístico

Após a determinação dos fatores, um dos principais objetivos para utilizar a AF, é a decisão de adotar os escores fatoriais como variáveis independentes com intuito de eliminar problemas de multicolinearidade no modelo de regressão linear, é o que defende os resultados da literatura recente (ATICI, 2011; ARANDA, 2012; FURLAN, 2012). Uma forma geral para descrever as relações lineares e o modelo de regressão múltipla2, apresenta-se abaixo na descrição de álgebra matricial:

Esta generalização descreve um modelo de regressão múltipla que inclui variáveis, sendo uma dependente e variáveis autônomas ou explicativas e mais o coeficiente linear ou intercepto da equação acrescida do termo de erro. Após a AF, foram adotados os fatores e seus respectivos escores como variáveis independentes, com objetivo de captar a realidade das mudanças interativas para as variáveis descritas pela equação (10), um novo modelo então foi proposto e algumas condições e hipóteses são estabelecidas.

Admite-se que , na condição de adequação ao modelo teórico, e para as variáveis autônomas , admitindo os fatores como regressores do modelo. Nesse sentido, a especificação pela nova formulação matricial.

Descrição das variáveis e hipóteses clássicas

- constitui as variáveis manifestas ou valores observados na pesquisa, ou ainda o vetor transposto com dimensão , denotado por , a chamada matriz de respostas, ou seja, a variável dependente do modelo;

– representam às correlações da matriz do tipo , das constantes desconhecidas, denominadas de cargas fatorais, variáveis independentes do modelo; sendo fixos seus elementos com variância constante (SANTANA, 2005);

- é o vetor-coluna dos parâmetros do modelo de regressão múltipla e;

– significa o vetor transposto de avariáveis aleatório ou vetor de componentes residuais, denotado por e assume-se a condição satisfatória do Modelo de Regressão Linear Clássico – MRLC4 com normalidade para o termo de erro e distribuído normal multivariada com média ou valor esperado zero E(ɛ) = 0 e matriz de covariância constante V(ɛ) = (FUREI, 1993). Outras hipóteses5 exigidas são, a não autocorrelação entre os erros não existe colinearidade entre pares das variáveis explicativas, o que significa não admitir combinação linear exata, e as variáveis independentes são fixas e não correlacionada com o termo de erro.